kohya_ss GUI をインストールする手順を紹介します。

概要

こちらの記事では、sd-scriptsをインストールする手順を紹介しました。 コマンドラインで実行する場合は、紹介したsd-scriptsを実行すれば隔週処理を実行できますが、 より簡単に sd-scriptsを扱える、kohya_ss GUI が提供されていますので、この記事では、kohya_ss GUIをインストールする手順を紹介します。

手順

kohya_ss GUIのダウンロード

GitHubのkohya_ss GUIのリポジトリを確認します。リポジトリのURL(https://github.com/bmaltais/kohya_ss)にアクセスしてリポジトリが存在していることを確認します。


ダウンロードはgitコマンドで実行します。以下のコマンドを実行します。

git clone https://github.com/bmaltais/kohya_ss.git

リポジトリのクローンが作成され、ファイルがダウンロードできました。


ダウンロードされたリポジトリのファイルです。

kohya_ss GUIのセットアップ

コマンドプロンプトで、ダウンロードしたファイルのリポジトリのルートフォルダのsetup.bat ファイルを実行します。


PythonにPATHが設定されている場合は、バッチファイルの実行でセットアップが完了しますが、今回はPATHが通っていないためエラーが発生します。



下図のメニューが表示されます。
[1]を入力し、"Install kohya_ss gui"の項目を選択します。


Torchのバージョンを選択します。[2]を入力し、"Torch 2"を選択します。


インストールが始まりますが、Gitがない旨のエラーが表示されます。(インストール自体は進行します)


Gitのエラーを解消するには、環境変数のGitにgit.exeのパスを設定します。
今回は、activation.bat ファイルにGit環境変数の設定を追加しています。

ファイルの変更後、Deactivate.batを実行し、一度仮想環境を抜け、再度Actibate.batを実行して仮想環境に切り替える必要があります。

@echo off

rem This file is UTF-8 encoded, so we need to update the current code page while executing it
for /f "tokens=2 delims=:." %%a in ('"%SystemRoot%\System32\chcp.com"') do (
    set _OLD_CODEPAGE=%%a
)
if defined _OLD_CODEPAGE (
    "%SystemRoot%\System32\chcp.com" 65001 > nul
)

set VIRTUAL_ENV=c:\Storage\Image-Gen\kohya-ss-gui\kohya_ss\venv

if not defined PROMPT set PROMPT=$P$G

if defined _OLD_VIRTUAL_PROMPT set PROMPT=%_OLD_VIRTUAL_PROMPT%
if defined _OLD_VIRTUAL_PYTHONHOME set PYTHONHOME=%_OLD_VIRTUAL_PYTHONHOME%

set _OLD_VIRTUAL_PROMPT=%PROMPT%
set PROMPT=(venv) %PROMPT%

if defined PYTHONHOME set _OLD_VIRTUAL_PYTHONHOME=%PYTHONHOME%
set PYTHONHOME=

if defined _OLD_VIRTUAL_PATH set PATH=%_OLD_VIRTUAL_PATH%
if not defined _OLD_VIRTUAL_PATH set _OLD_VIRTUAL_PATH=%PATH%

set PATH=%VIRTUAL_ENV%\Scripts;%PATH%
set VIRTUAL_ENV_PROMPT=(venv) 

:END
if defined _OLD_CODEPAGE (
    "%SystemRoot%\System32\chcp.com" %_OLD_CODEPAGE% > nul
    set _OLD_CODEPAGE=
)

set GIT=(git.exe のフルパス)

インストールが始まります。


インストールが完了すると、セットアップメニューの画面に戻ります。

cudnn のインストール

cudnnをインストールします。cudnnのpythonライブラリをダウンロードします。ダウンロード手順はこちらの記事を参照してください。
ダウンロードしたzipファイルを展開し、kohya_ss GUI のローカルリポジトリのルートディレクトリに配置します。


セットアップメニューで[2]を入力し、"(Optional) Install cudann files"の項目を選択します。


セットアップが実行されます。セットアップが完了すると、セットアップメニューに戻ります。

bitsandbytes-windows のインストール

セットアップメニューで[2]を入力し、"(Optional) Install *bitsandbytes-windows"の項目を選択します。


インストールが実行されます。

sd-scriptsの設定

[4]を入力し、"(Optional) Manually confgure accelerate" の項目を選択します。
設定項目が表示されますので、設定を進めます。設定内容の詳細はこちらの記事を参照してください。
コンピューティング環境は、"This machine"を選択


分散処理は、"No distributed training"を選択


CPU利用は"NO"を選択


torch dynamo設定は、"NO"を選択


DeepSpeedは、"NO"を選択


GPU利用は、"all"を選択


演算時の型選択です。


今回は [2]を押して、"bf16"を選択。

kohya_ss GUIの起動

設定完了後、セットアップメニューの[5]を入力して、"(Optional) Start Koyha_ss FUI in browser" を選択します。


Koyha_ss GUI が起動し、Webブラウザが起動し下図のページが表示されます。


なお、次回以降は、gui.bat を実行して起動します。